lstmで自然な受け答えができるボットをつくった | せかいらぼ
pythonの公式ドキュメントはどうにも不自由な日本語なのでまとめ直しあわせて読みたい:LoggingモジュールのイメージLoggerオブジェクトloggerオブジェクトを各モジュールに明示する( logging.getLogger("hogehoge") )ことで、ログを収集する。loggerは名前で管理され、違うモジュールでも同じ名前を指定すると同じloggerになる。木構造loggerは階層構造を持ち、名前をピリオドで分割することで表現する。Python パッケージ名前空間におけるモジュール名は __name__ で取得できるので、logging.getLogger(__name__)を使ってlo... 学習 自然な受け答えを行う日本語のデータセットということで、ask.fmをクロールしたデータを用いる。 ask.fmのディレクトリは”ask.fm/アカウント名”のようになっていて、
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
ディープラーニングが活かすIoT
Interop2015 セミナーでの講演資料 デモリンク：https://www.youtube.com/watch?v=a3AWpeOjkzw RNN, VAE, 深層強化学習, PFNの取り組みについて Read less
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